Vector search

La recherche vectorielle est une méthode permettant de trouver des objets similaires ayant des caractéristiques communes en utilisant des modèles d'apprentissage automatique qui détectent les relations sémantiques entre les objets dans un index. En d'autres termes, elle repose sur la conversion d'objets (comme du texte, des images ou des sons) en vecteurs dans un espace multidimensionnel, puis sur la recherche des objets les plus proches (les plus similaires) dans cet espace.

Pourquoi est-ce important ?

La recherche vectorielle est importante car elle permet d'effectuer des recherches plus intelligentes et plus contextuelles. Au lieu de simplement comparer des mots-clés ou des caractéristiques exactes, la recherche vectorielle permet d'identifier les objets qui sont "sémantiquement" similaires. Cela signifie qu'elle peut trouver des correspondances basées sur le sens ou le contexte, même si les mots exacts ou les caractéristiques ne correspondent pas. C'est particulièrement utile pour la recherche d'information, la recommandation de contenu, la détection d'anomalies, entre autres applications.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, la recherche vectorielle est largement utilisée dans de nombreux domaines. Par exemple, elle est couramment utilisée dans les systèmes de recommandation pour suggérer des produits, des films ou de la musique similaires à ceux que l'utilisateur a aimés par le passé. Elle est également utilisée dans les moteurs de recherche pour fournir des résultats plus pertinents et contextuels. De plus, avec l'augmentation des données non structurées comme les images et les vidéos, la recherche vectorielle devient de plus en plus essentielle pour extraire des informations utiles de ces types de données. Des outils comme OpenAI's DALL·E, qui utilise la recherche vectorielle pour générer des images à partir de descriptions textuelles, illustrent le potentiel de cette technique.